본 연구는 공간 추론에 필요한 위치 기반 연산과 위치 불변 구조를 분석하기 위해 상호 작용 국소성 프레임워크를 제안합니다. 프레임워크는 정보 흐름이 인접한 셀 또는 의미적 세그먼트 내에 머무는지, 아니면 이를 교차하는지를 측정합니다. HRM과 TRM 모델을 Maze-Hard, Sudoku Extreme, ARC-AGI에서 테스트한 결과, 상위 레벨 순환 상태는 인접한 셀 또는 동일 세그먼트 내에서 정보를 기록하는 경향을 보입니다.
상호 작용 국소성은 MTU3D 모델에 적용하여 3D 장면 이해에서도 시각적 장면 특징이 다운스트림 접지 모듈에 전달되는 전환 단계에서 주로 나타납니다. 이는 명시적 재귀 추론 역학에서 국소-전역 핸드오프가 관찰되는 반면, 3D 모델은 모듈 경계에서 인과적 공간 구조를 집중시킨다는 것을 시사합니다.
본 연구는 상호 작용 국소성을 통해 직관적인 국소 실행/전역 계획 이야기를 재현 가능한 측정 프레임워크로 전환합니다. 이를 통해 재귀적 및 구현된 공간 추론을 분석할 수 있습니다.
연구 결과는 상호 작용 국소성이 복잡한 공간 추론 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 모델 구조와 성능 간의 연관성을 밝히는 데 기여합니다.